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文檔簡介

1、基于Kinect的虛擬視合成研究學生：李精華專業(yè)：信號與信息處理導師：呂朝輝目錄1. 選題背景及意義2. 研究現(xiàn)狀3. 論文的整體結構框架4. 深度圖像修復方法及結果對比5. 虛擬視圖像合成框圖6. 總結與展望選題背景及意義 目前，基于雙目的立體視頻系統(tǒng)在技術上已漸成熟，多視點立體視頻系統(tǒng)成為研究熱點。 視圖合成技術是各種三維/多視點視頻應用，如3D電影、3D電視、3D視頻會議、自由視點電視（FTV）等領域的關鍵技術。研究現(xiàn)狀目前合成虛擬視圖的方法有兩種：（1）基于模型的虛擬視點合成（Model Based Rendering， MBR）技術；（2）基于圖像的虛擬視點合成（Image Base

2、d Rendering， IBR）技術； 基于深度圖像的虛擬視繪制（Depth Image Based Rendering）是對傳統(tǒng)的IBR的一種改進。論文整體系統(tǒng)框架Kinect數(shù)據(jù)采集深度圖像修復方法深度圖修復結果定性分析一深度圖修復結果定性分析一深度圖修復結果定量分析 由于實際的深度圖像很難獲取，那么我們選擇對Middlebury數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)進行定量分析。我們從這個數(shù)據(jù)庫中選取2幅來進行實驗：Art和Moebius。為了能夠進行定量對比，我們在深度圖像中手動添加空洞，我們該深度圖像中畫黑色的區(qū)域表示在黑線處沒有深度值來作為待修復的深度圖像，如下圖所示。深度圖修復結果定量分析一深度圖修復結果定量分析一深度圖修復結果定量分析二深度圖修復結果定量分析二虛擬視圖像合成框圖 DIBR系統(tǒng)的關鍵技術是三維映射（3D Image Warping），DIBR合成系統(tǒng)如下：虛擬視點圖像合成結果展示 （a） （b） （c） （d） （e） （f）(a)(b)(c)為基線不同的三個虛擬視點；修復后對應的三個虛擬視點(d)(e)(f)總結與展望 本文雖然對深度圖像修復取得了較好的效果，但是深度圖修復方法對彩色圖具有一定的依賴性，未來可以對深度圖像修復做一

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